Towards quantitative precision for ECG analysis: Leveraging state space models, self-supervision and patient metadata

要約

深層学習は、自動 ECG 分析に推奨されるモデリング アプローチとして浮上しています。
この研究では、このようなシステムの定量精度を向上させることを目的とした 3 つの要素を調査します。
これらのコンポーネントは、主に畳み込みモデルに基づく既存の最先端技術を超えてパフォーマンスを一貫して向上させます。
まず、構造化状態空間モデル (SSM) を活用して、より表現力豊かなアーキテクチャを探索します。
これらのモデルは、時系列データの長期的な依存関係を捕捉するのに有望であることが示されています。
SSM をアプローチに組み込むことで、パフォーマンスが向上するだけでなく、現場での長年の疑問に対する洞察も得られます。
具体的には、標準的な診断タスクでは、100Hz と比較して 500Hz などのより高いサンプリング レートを使用する利点は見つかりません。
同様に、モデルの入力サイズを 3 秒を超えて拡張しても、大幅な改善にはつながりません。
次に、対照予測コーディングを使用した自己教師あり学習により、SSM のパフォーマンスがさらに向上することを示します。
自己監視を活用することで、モデルがより堅牢で代表的な特徴を学習できるようになり、分析精度の向上につながります。
最後に、合成ベンチマーク シナリオから離れ、ECG 信号とともに基本的な人口統計メタデータを入力として組み込みます。
患者のメタデータをこのように含めることは、信号自体のみに依存する従来の慣行から逸脱します。
驚くべきことに、この追加により、予測パフォーマンスに一貫してプラスの効果がもたらされます。
私たちは、次世代の ECG 解析アルゴリズムを開発する際には、3 つの要素すべてを考慮する必要があると強く信じています。

要約(オリジナル)

Deep learning has emerged as the preferred modeling approach for automatic ECG analysis. In this study, we investigate three elements aimed at improving the quantitative accuracy of such systems. These components consistently enhance performance beyond the existing state-of-the-art, which is predominantly based on convolutional models. Firstly, we explore more expressive architectures by exploiting structured state space models (SSMs). These models have shown promise in capturing long-term dependencies in time series data. By incorporating SSMs into our approach, we not only achieve better performance, but also gain insights into long-standing questions in the field. Specifically, for standard diagnostic tasks, we find no advantage in using higher sampling rates such as 500Hz compared to 100Hz. Similarly, extending the input size of the model beyond 3 seconds does not lead to significant improvements. Secondly, we demonstrate that self-supervised learning using contrastive predictive coding can further improve the performance of SSMs. By leveraging self-supervision, we enable the model to learn more robust and representative features, leading to improved analysis accuracy. Lastly, we depart from synthetic benchmarking scenarios and incorporate basic demographic metadata alongside the ECG signal as input. This inclusion of patient metadata departs from the conventional practice of relying solely on the signal itself. Remarkably, this addition consistently yields positive effects on predictive performance. We firmly believe that all three components should be considered when developing next-generation ECG analysis algorithms.

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